网络爬虫是一种通过自动化程序定期抓取网站数据的技术，它可以快速获取大量网站上的数据，并按照用户需求进行整理、分析和处理。网络爬虫的数据获取方式主要有以下几种：
静态页面是指页面内容不会被动态修改的网页，它们通常是由HTML和CSS代码组成，不包含动态脚本或交互式内容。网络爬虫可以通过HTTP协议发送请求并获取网页内容，然后解析HTML代码，从中提取出所需的数据。例如，下面是通过Python的requests库和BeautifulSoup库实现的一个简单的静态页面爬取程序：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get('http://www.example.com')
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
data = soup.find('div', {'class': 'content'}).text
print(data)
在这个示例程序中，使用requests.get()函数发送HTTP GET请求，获取指定URL的网页内容。然后，使用BeautifulSoup库将网页内容解析为HTML DOM树，通过soup.find()函数查找页面中指定标签的内容，并将其保存到data变量中。
动态页面是指页面内容可能因特定的事件、状态或请求发送而动态更新的网页，例如Ajax动态加载和JavaScript生成的内容等。对于这种类型的页面，常规的HTTP GET请求将只能获取到页面的初始状态或部分内容，而无法获取完整的页面。为了解决这个问题，网络爬虫通常需要模拟真实用户的交互行为，例如模拟点击按钮、输入表单、执行JavaScript代码等。这需要使用一些特殊的库或工具，例如Selenium、Puppeteer、PhantomJS等。以下是一个使用Selenium模拟浏览器进行动态页面爬取的示例代码：
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
driver = webdriver.Chrome() # 打开Chrome浏览器
driver.get('http://www.example.com') # 跳转到指定页面
elem = driver.find_element_by_name('search') # 查找搜索框
elem.send_keys('keyword') # 在搜索框中输入关键词
elem.send_keys(Keys.RETURN) # 模拟键盘回车
data = driver.find_element_by_css_selector('.content').text # 查找指定元素的内容
print(data)
driver.close() # 关闭浏览器
在这个示例程序中，使用Selenium库打开了一个Chrome浏览器，并模拟了用户在该浏览器中搜索指定关键字的操作。然后，通过driver.find_element_by_css_selector()函数查找页面中指定的元素，并将其内容保存到data变量中，最后关闭浏览器。
以上是两种爬取数据的主要方式，网络爬虫还有很多其他技巧和细节需要注意，例如处理反爬机制、限制数据请求频率、数据清洗和存储等。在实际开发中，需要根据具体需求和场景选择合适的数据获取方式，并结合相关技术和工具进行优化和部署。
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